局部子空间聚类

发布时间：2018-12-12 16:50

【摘要】：现有子空间聚类方法通常以数据全局线性为前提,将每个样本点表示为其他样本点的线性组合,因而导致常见子空间聚类方法不能很好地应用于非线性数据.为克服全局线性表示的局限,借鉴流形学习思想,用k近邻局部线性表示代替全局线性表示,与稀疏子空间聚类和最小二乘子空间聚类方法相结合,提出局部稀疏子空间聚类和局部最小二乘子空间聚类方法,统称局部子空间聚类方法.在双月形数据、6个图像数据集和4个基因表达数据集上进行实验,实验结果表明该方法是有效的.
[Abstract]:The existing subspace clustering methods usually take the global linearity of the data as the premise and express each sample point as the linear combination of other sample points. As a result common subspace clustering methods can not be applied to nonlinear data very well. In order to overcome the limitation of global linear representation, using the idea of manifold learning, k nearest neighbor local linear representation is used instead of global linear representation, which is combined with sparse subspace clustering and least squares subspace clustering. Local sparse subspace clustering and local least squares subspace clustering are proposed. Experiments were carried out on bimonthly data, 6 image data sets and 4 gene expression datasets. The experimental results show that the proposed method is effective.
【作者单位】： 福州大学数学与计算机科学学院;
【基金】：国家自然科学基金(71273053,11571074) 福建省自然科学基金(2014J01009)资助~~
【分类号】：TP391.41;TP311.13

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本文编号：2374943